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加速度センサから重力の影響を取り除く - 明日の鍵（跡地）
下に向かって加速している 普通に加速度センサの値を表示すると重力の値が影響されて表示されます テーブルの上においている状態でも下に向かって加速しています 今回はその重力の影響を取り除いて表示します ハイパスフィルタ ローパスフィルタによって重力の分の値をフィルタリングします。 加速度からローパスを減算することで重力の値を取り除いた値になります。 ごめんなさい 偉そうに言っているけどソースは全部コピペです ソース public class MainActivity extends Activity implements SensorEventListener { private TextView lblOrientationX; private TextView lblOrientationY; private TextView lblOrientationZ; private Sensor
加速度センサ と ローパスフィルタ (波形) | アンドロイドな日々
android の加速度センサを調べていたら、プログラム例として、下記のような式が頻出していた。 現在の値 = 0.9 * ひとつ前の値 ＋ 0.1 * センサの値 しかし、これが何をするものかの説明がほとんどなかった。 そこで少しだけ詳しく説明する。 目的 センサから情報には、センサ自体の精度や感度による誤差や、手に持った場合の手ぶれの影響などが含まれます。 本来検出したいセンサ情報を得るのは、素早い振動成分(高周波成分)を取り除くて、変動幅が小さい有効成分(低周波成分)だけを取りだす必要があります。 このための仕組みが、ローパスフィルタ(Low Pass Filter 低周波通過濾波器) です。 原理 詳しい原理は、デジタル信号処理 の教科書に任せて。 ひとまずは、加算平均すると、ローパスフィルタになると、覚えておけばよい。 ソースコード ソースコードは code.go
重力加速度 - Wikipedia
重力加速度（じゅうりょくかそくど、英: gravitational acceleration）とは、重力により生じる加速度である。 概略[編集] 端的にいえば、物体を落としたとき、その物体の速度が単位時間当たりにどれだけ速くなるかを示した量であるといえる。原則として重力のみが作用する物体の運動の様子は、等価原理により物体の質量によらない。つまり重い物体でも軽い物体でも同じ速度で落下することが証明されているが、この落下する速度はだんだん上がる性質がある[1]。このため重力を加速度によって表現することが可能となる。 単位には加速度と同じくメートル毎秒毎秒 (記号: m/s2)が用いられる。ただし、質量あたりにかかる力 (g = F/m)という解釈からニュートン毎キログラム (記号: N/kg)の方がより適当だとの主張もある。どちらの単位を用いても数値は同じである。重力加速度は、重力を意味する英
加速度 - Wikipedia
この項目では、物理学としての加速度について説明しています。 鉄道車両の性能指標の加速度については「起動加速度」をご覧ください。 角速度の変化率については「角加速度」をご覧ください。 テンポの変化については「アゴーギク」をご覧ください。 ヨハン・シュトラウスのワルツについては「加速度円舞曲」をご覧ください。 この記事は検証可能な参考文献や出典が全く示されていないか、不十分です。出典を追加して記事の信頼性向上にご協力ください。（このテンプレートの使い方） 出典検索?: "加速度" – ニュース · 書籍 · スカラー · CiNii · J-STAGE · NDL · dlib.jp · ジャパンサーチ · TWL（2011年6月）
物理基礎 加速度を使った、速度・時間・距離に関する法則・公式
マナペディアトップ > 高校 > 物理 > 物理基礎：物体の運動とエネルギー > 物理基礎：直線運動の加速度 > 物理基礎 加速度を使った、速度・時間・距離に関する法則・公式
ピエゾ抵抗型３軸加速度センサ／アプリケーションノート一覧
中文 English 日本語 ◆サイトマップ ◆ホーム 製品情報 製品カタログ（カテゴリ別） センサ モジュール製品 圧電部品 チップ固定抵抗器 チップ金属板固定抵抗器 無線モジュール・無線製品 無線センサソリューション RFID 固定抵抗器 可変抵抗器 ＮＴＣサーミスタ タクティールスイッチ プリント基板 製品カタログ（形名検索） アプリケーション検索 移動体通信 デジタル家電／ＰＣ カーエレクトロニクス ホームエレクトロニクス 技術情報 抵抗器・タクティールスイッチ・ボリュームの小口販売はこちら 技術情報 ピエゾ抵抗型３軸加速度センサ／アプリケーションノート一覧 ≪形式別カタログ一覧≫ № 種 類 １ ◆ 傾斜検出 ２ ◆ 投げ上げ、自由落下 ３ ◆ 歩数計 ４ ◆ センサ個体の補正方法 ホーム 製品情報 会社情報 株主・投資家の皆様へ 採用情報 サステナビリティ お問い合わせ サ
2の補数を理解する (2) - とあるソフトウェア開発者のブログ
前回の続きです。 前回: id:simply-k:20100824:1282743815 2の補数による符号付き整数の表現(4ビット) 前回の記事で載せた表を、再度、載せておきます。この表を見ながら、この先の説明を読んでください。 2進表現 10進表現 (符号無し) 10進表現 (符号付き) 1111 15 -1 1110 14 -2 1101 13 -3 1100 12 -4 1011 11 -5 1010 10 -6 1001 9 -7 1000 8 -8 0111 7 7 0110 6 6 0101 5 5 0100 4 4 0011 3 3 0010 2 2 0001 1 1 0000 0 0 2の補数を使った加算 特徴 2の補数を使った加算には、次のような特徴があります。 加算によって最上位ビットからの繰り上がりが発生した場合、その繰り上がりは無視する。 加算した結果も、2の補数
2の補数を理解する (1) - とあるソフトウェア開発者のブログ
昔、2の補数を理解できずに悩んだのを思い出したので、2の補数について書いてみたいと思います。 次回: id:simply-k:20100825:1282743815 1の補数と2の補数 1の補数 2の補数を理解する準備として、1の補数について説明します。ある数Aに対する1の補数とは、次のような条件を満たす数のことです。「『A』の2進表現と『Aの1の補数』の2進表現を加算すると、計算結果の全てのビットが1になる。」 例えば、Aの2進表現(8ビット)が01011100だった場合、Aの1の補数の2進表現は、10100011となります。(01011100 + 10100011 = 11111111) 例を見ればすぐにわかるように、Aの1の補数は、Aの2進表現をビット反転させたものになります。「オール1にするために補う数」なので、「1の補数」と呼ばれます。 2の補数 ある数Aに対する2の補数とは、次
1. フーリエ級数 (やる夫で学ぶディジタル信号処理)
1.1 信号の分解 1.2 フーリエ級数 1.3 フーリエ係数 1.4 積分と総和の交換 1. フーリエ級数 1.1 信号の分解 やる夫 そもそもフーリエ変換の意味がわからんお．数学の試験の前に公式と計算のしかただけは覚えたけど，何をやってるのかさっぱりだお． やらない夫 お前，そこからかよ…．先が長過ぎだろ，常識的に考えて… やる夫 だいたいが「変換」って何を何に変換するんだお． やらない夫 まあ確かにそこは，いきなり「変換」と考えるとわかりにくいかも知らんな．というか，たぶん数学の授業でもちゃんと順を追って説明してくれたと思うんだが…． やる夫 やる夫が真面目に聞いてるわけないお． やらない夫 だろうな．…そう，まずは「変換」じゃなくて「分解」だと考えるのがわかりやすい．信号を複数の成分に分解するのがフーリエ変換だ． やる夫 信号…，分解… やらない夫 ダメか．じゃあ一つずつ片付けてい
いままでいくらAmazonで買い物したか合計するブックマークレット書いた - モロ屋
2015/03/02: 現在動作しなくなっているようなので、こちら等を参照してください。 Amazonで使ってきた金額合計してみろ おにゃんこ速報 5：以下、名無しにかわりましてVIPがお送りします：2012/06/16(土) 13:28:46.48 ID:8IYD9aJN0 どうやって合計するの 6：以下、名無しにかわりましてVIPがお送りします：2012/06/16(土) 13:29:58.55 ID:5x4DpozW0 >>5 ちまちま足す というわけで 自分もどれくらいAmazonで使ってるか知りたかったので、集計するコード書きました。 まずこのページに行ってから、 https://www.amazon.co.jp/gp/css/order-history/ 下をコピペしてアドレスバーに貼り付け。 javascript:(function(){var d=document;var
6. 離散フーリエ変換 (やる夫で学ぶディジタル信号処理)
6.1 離散時間フーリエ変換の困るところ 6.2 周波数領域を離散化する 6.3 離散フーリエ逆変換 6.4 離散フーリエ変換 6.5 高速フーリエ変換 6.6 4種類のフーリエ変換のまとめ ― 離散性と周期性 6. 離散フーリエ変換 6.1 離散時間フーリエ変換の困るところ やらない夫 これまで，フーリエ級数から始めて，フーリエ変換に進み，そして前回は離散時間フーリエ変換を学んだわけだ． やる夫 そうだお．離散時間フーリエ変換がわかったので，これで晴れて離散時間信号の周波数スペクトルを計算できるようになったわけだお． やらない夫 うーん，ま，そう言っても間違いではないな． やる夫 何でそんな歯切れの悪い感じなんだお? やらない夫 計算できるのは確かにその通りなんだ．机の上ではな．ところが，コンピュータの中で計算できるかって話になると，ちょっと手放しでは喜べない． やる夫 んー，どういうこ
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